岩土边坡稳定性预测方法

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1、第27卷增刊2006年7月哈尔滨工程大学学报JournalofHarbinEngin6eringUniversityV01．27Suppl．Jul．2006基于进化神经网络的岩土边坡稳定性预测方法上官子昌112，李守巨3，赵家臻2(1．大连理工大学土木水利学院，辽宁大连116023；2．大连水产学院土木工程学院，辽宁大连116023；3．大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁大连116024)摘要：根据岩土边坡的力学特性和几何尺寸，将遗传算法和人工神经网络有机结合在一起，建立了基于进化神经网络的岩土边坡稳定性预测方法．为了提高神经网络的计算效率和克服BP算法的局部极小的缺

2、陷，采用遗传算法进化神经网络的连接权值和阈值．工程实际应用表明，采用遗传算法训练的神经网络预测岩土边坡的稳定性具有收敛速度快、范化能力强和非常高的预报精度．关键词：智能预测方法；边坡稳定性；人工神经网络；遗传算法；岩土材料特性中图分类号：0357文献标识码：A文章编号：1006—7043(2006)增一0092．05EvolutionaryartificialneuralnetworkforforecastingslopestabilitySHANGGUANZi—chan91’2，LIShou-iu3．ZHAOJia—zhen2(1．SchoolofCivilandHydraul．

3、Eng．，DalianUniversityofTechnology，Dalian116023，China；2．InstituteofCivilEngineering，DalianFisheryUniversity，Dalian116023；3．StateKeyLab．ofStructuralAnalysisforInd．Equip．，DalianUniversityofTechnology，Dalian116023，China)Abstract：Evolutionaryartificialneuralnetworkisappliedinthepredictionoftheslope

4、stabilityfromthegeotechnicalmaterialpropertiesandtheslopegeometries．Coupfingthegeneticalgorithmwithartificialneuralnetwork，alleffectiveforecastprocedureispresentedtoanalyzeslopestability．InordertoenhancecomputationalefficiencyandtodealwiththelocalminimalproblemofartificialneuralnetworkwithBack

5、-Propagationrule，theconnectionweightsoftheartificialneuralnetworkarechangedbyusingthegeneticalgorithmduringtheiterationprocess．Thepracticalapplicationdemonstratesthattheforecastofslopestabilityusingartificialneuralnetworkisfeasibleandawelltrainedartificialneuralnetworkrevealsanextremelyfastcon

6、vergence，abettergeneralizationandahighdegreeofaccuracyintheintelligentfolecastfortheslopestability．Keywords：intelligentforecastprocedures；slopestability；artificialneuralnetwork；geneticalgorithrn；geotechnicalmaterialproperties边坡稳定问题涉及到水利、港工、采矿、铁路及各类工业与民用建设工程，研究边坡的稳定性问题具有重要的意义．以露天矿生产为例，边坡失稳、破坏往往

7、贯穿露天矿开采的始终．海州露天矿、攀钢露天矿、金川露天矿、抚顺西露天矿等都发生过大规模的滑坡，造成矿山停产，运输线路改造，提升系统停运，并严重威胁地表建筑和施工人员及设备安全⋯．由于岩土体自然特征的复杂和力学上的不确定，使得边坡受到多种因数的综合影响，具有复杂的变形破环机理，因此，其稳定性常常表现为复杂多变性、不确定性、数据不完备性和非线性动力学机制等特征．传统的边坡稳定性分析侧重于理论分析和数值计算，然而，由于岩土边坡内不连续的收稿日期：2006—03—11．作者简